1.Transformations转换算子Transformations类算子是一类算子（函数）叫做转换算子，如map,flatMap,reduceByKey等。Transformations算子是延迟执行，也叫懒加载执行。filter：过滤符合条件的记录数，true保留，false过滤掉。map：将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素。输入一条，输出一条数据。flat
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2023-09-20 21:22:58
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前言继Tensorflow笔记系列之后，我准备写一篇Spark笔记系列。本文是系列的第一篇《原理篇》，看完本文你能收获：1.啥是Spark？2.SparkCore是怎么运作的？3.SparkSQL为什么这么快？废话少说，进入正文。（本文持续写作中，大家想看什么内容可评论区留言）一、基础引用官网的介绍：Apache Spark™is a unified analytics engine
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2023-09-21 06:18:12
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一、 word count应用场景统计过去一年中访客的浏览量、最近一段时间相同查询的数量和海量文本的词频等。代码实现：object WC_Test {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.master("local[1]")
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2023-08-08 01:24:10
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Spark中常用的算法：3.2.1 分类算法分类算法属于监督式学习，使用类标签已知的样本建立一个分类函数或分类模型，应用分类模型，能把数据库中的类标签未知的数据进行归类。分类在数据挖掘中是一项重要的任务，目前在商业上应用最多，常见的典型应用场景有流失预测、精确营销、客户获取、个性偏好等。MLlib 目前支持分类算法有：逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯和决策树。案例：导入训练数据集，然后在
原创
2023-07-04 19:38:18
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我之前是做java开发的 , 但是进入到一个新公司 , 公司里面是大数据开发 , 都是一群大数据的大佬们 , 只有我一个java渣渣 , 所以 ,为了和同事们一起工作 , 我又开始学习spark和scala , 以下是我这几天的学习的算子和算法 (可能比较乱 , 轻喷 , 我是渣渣) , 有需要的就看看 , 莫喷我 , 只是简单记录了一下 , 代码都是自己写 , 但是 , 没有粘贴上来map （功
Spark中常用的算法：3.2.1 分类算法分类算法属于监督式学习，使用类标签已知的样本建立一个分类函数或分类模型，应用分类模型，能把数据库中的类标签未知的数据进行归类。分类在数据挖掘中是一项重要的任务，目前在商业上应用最多，常见的典型应用场景有流失预测、精确营销、客户获取、个性偏好等。MLlib 目前支持分类算法有：逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯和决策树。案例：导入训练数据集，然后在
本系列笔记主要参考《Spark权威指南2.X》，主要学习在Spark2.X中的DataFrame和DataSet等结构化API。一些Spark的基础知识，可以参考之前我断断续续的学习笔记：《Spark快速大数据分析》- Spark应用运行原理 文章目录1. 结构化API简介1.1 DataSet与DataFrame1.2 行、列、模式与Spark类型2. 结构化API执行逻辑Reference 1
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2023-10-29 16:48:09
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Spark RDD 常用算子解析一、转换算子 Transformation（lazy）二、动作算子 Actions（non-lazy）三、实例解析 一、转换算子 Transformation（lazy）对于转换操作，RDD的所有转换都不会直接计算结果。 Spark仅记录作用于RDD上的转换操作逻辑，当遇到动作算子（ Action）时才会进行真正计算。RDD常见转换算子如下表：Transforma
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2023-08-11 20:38:05
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spark ml聚类算法一、K-means原理1.核心思想2.流程3. 注意点优点缺点spark实现模型参数解读K-means变种初始值优化k-means++初始值优化BisectingKMeans距离计算优化elkan K-Means大样本优化Mini Batch K-Means二、高斯混合模型GaussianMixtureModel原理1.核心思想2.流程优缺点spark实现 一、K-mea
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2023-08-21 22:51:05
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10种常用算法代码一道，源远流长，短短几句代码中，往往蕴含着完美的逻辑和精妙的算法！这正是我们程序员追求的东西。我们程序员就应该外修语言，内修算法，数据为根基，算天算地算自己~1、二分法查找（非递归）二分查找法是查找算法里面，经典又比较简单的一种。它适用于从有序的数列中进行查找(比如数字和字母等)，将数列排序后再查找。二分查找法的运行时间为对数时间O(㏒₂n)，即查找到需要的目标位置最多只需要㏒₂
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2023-10-21 16:17:57
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下面列出最常见的 14 种算法模式，它们可被用于解决常见的问题。另外还会说明如何识别每种模式，并会为每种模式提供一些问题示例。1．滑动窗口2．二指针或迭代器3．快速和慢速指针4．合并区间5．循环排序6．原地反转链表7．树的宽度优先搜索（Tree BFS）8．树的深度优先搜索（Tree DFS）9．Two Heaps10．子集11．经过修改的二叉搜索12．前 K 个元素13．K 路合并14．拓扑排序
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2023-07-28 15:48:04
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# 深入了解 Spark 算法及其应用
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，能够处理大数据集，以并行的方式执行复杂的计算任务。在机器学习、数据分析和图形处理等领域，Spark 提供了强大的算法支持。本文将带您了解 Spark 中的一些核心算法，并通过代码示例进行演示。
## Spark 算法概述
Spark 提供的算法主要分为以下几类：
1. **分类算法**：如逻辑回归
提高并行度原理.pngspark-submit里，配置了两个Executor，每个Executor，有5个cpu core val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").set("spark.default.parallelism", "5") 这个参数一旦设置了，也就是，所有的RDD的partition都被设置成了5个，也就是说每个RDD的
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2023-10-19 19:31:53
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Transformation转换算子Value类型map映射def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]mapPartitions以分区为单位执行mapdef mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false)
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2021-02-03 18:38:40
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保存dataframe到本地或hdfs df.write.csv(“1.csv”) df.write.csv(“file:/home/dir”) df.coalesce(1).write.csv(“1.csv”) df.coalesce(1).write.format(“com.databricks.spark.csv”).save(“/data/home/sample.csv”) df...
原创
2022-11-02 09:49:37
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如果你是Java开发，还使用过 jdk1.8 的 storm 算子，RDD的常用算子理解起来就不难了。1.Transformationspark 常用的 Transformation 算子如下表：Transformation 算子Meaning（含义）map(func)对原RDD中每个元素运用func函数，并生成新的RDDfilter(func)对原RDD中每个元素使用func函数进行过滤，并生成
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2023-08-10 15:49:45
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初识spark，需要对其API有熟悉的了解才能方便开发上层应用。本文用图形的方式直观表达相关API的工作特点，并提供了解新的API接口使用的方法。例子代码全部使用python实现。1. 数据源准备准备输入文件：$ cat /tmp/in
apple
bag bag
cat cat cat启动pyspark：$ ./spark/bin/pyspark使用textFile创建RDD:>>&
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2023-10-08 09:39:15
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1. RDD操作详解启动spark-shellspark-shell --master spark://node-1:70771.1 基本转换1) map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。 任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。举例：scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
scala>
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2023-08-09 20:36:47
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文章目录说明分享接口说明mapfilterflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexmapWithflatMapWithcoalescerepartitionrandomSplitglomunion并集distinct总结 说明本文记录一部分Spark RDD接口Scala代码实现。分享大数据博客列表接口说明map对RDD中的每个元素执行一个指定函数产生
一、冒泡算法冒泡排序（Bubble sort）是一种简单的排序算法，它重复的走访过要排序的数列，依次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来，走访数列的的工作是重复的进行直到没有再需要的交换，也就是说该数列已经完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。步骤：
比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换他们两个对每一对相邻元素做相同的操作，从开始第一对到最后
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2021-09-26 17:39:00
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